Scheduler是kubernetes的调度器，主要的任务是把定义的pod分配到集群的节点上。听起来非常简单，但有很多要考虑的问题:

  • 公平:如何保证每个节点都能被分配资源。
  • 资源高效利用:集群所有资源最大化被使用
  • 效率:调度的性能要好，能够尽快地对大批量的pod完成调度工作
  • 灵活:允许用户根据自己的需求控制调度的逻辑

Sheduler是作为单独的程序运行的，启动之后会一直监听API Server，获取**PodSpec.NodeName**为空的pod，对每个pod都会创建一个binding，表明该pod应该放到哪个节点上。
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调度过程

调度分为几个部分:首先是过滤掉不满足条件的节点，这个过程称为**predicate**（预选）;然后对通过的节点按照优先级排序，这个是**priority**（优选）;最后从中选择优先级最高的节点。如果中间任何一步骤有错误，就直接返回错误
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Predicate有一系列的算法可以使用(预选筛选策略):

  • PodFitsResources :节点上剩余的资源是否大于pod请求的资源
  • PodFitsHost:如果pod指定了NodeName，检查节点名称是否和NodeName匹配
  • PodFitsHostPorts :节点上已经使用的port是否和pod申请的port冲突
  • PodselectorMatches :过滤掉和pod指定的 label不匹配的节点
  • NoDiskConflict:已经mount的volume和 pod指定的volume不冲突，除非它们都是只读
  • 等

Priority：

如果在predicate过程中没有合适的节点,pod会一直在'pending``状态，不断重试调度，直到有节点满足条件。经过这个步骤，如果有多个节点满足条件，就继续priorities过程:按照优先级大小对节点排序
优先级由一系列键值对组成，键是该优先级项的名称，值是它的权重(该项的重要性)。这些优先级选项包括:

  • LeastRequestedPriority:通过计算CPU和Memory的使用率来决定权重，使用率越低权重越高。换句话说，这个优先级指标倾向于资源使用比例更低的节点
  • BalancedResourceAllocation:节点上CPU和Memory使用率越接近，权重越高。这个应该和上面的一起使用，不应该单独使用
  • ImageLocalityPriority:倾向于已经有要使用镜像的节点，镜像总大小值越大，权重越高，倾向于不需要拉去镜像的节点
  • 等

通过算法对所有的优先级项目和权重进行计算，得出最终的结果
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